基于油液中金属浓度梯度特征的滤波剩余寿命预测模型

基于随机滤波理论的剩余寿命预测模型是基于状态的维修的重要组成部分. 首先根据设备磨损过程,建立了磨损、金属粒子浓度和剩余寿命三者的函数关系. 进而针对滤波模型基于油液信息进行预测时的局限性,建立了基于油液浓度梯度特征的滤波模型. 此模型无需对监测信息中的换油影响进行线性回归处理,从而减少了误差,并以金属浓度梯度特征建模,完善了状态信息与剩余寿命之间的负相关关系. 然后设计了极大似然参数估计方法,在参数估计过程中考虑了截尾数据对估计值的影响. 最后以某型自行火炮发动机的油液光谱分析数据为例,实现了发动机的剩余寿命预测,结果表明了该模型的可行性和有效性.     

基于随机滤波模型的老年人剩余寿命预测

自理能力是老年人健康状况的重要指标,但其与剩余寿命之间的关系一直缺乏严格的量化研究.本文根据中国营养健康调查中不小于55岁人群的自理能力面板数据,构建随机滤波模型预测其剩余寿命概率分布,并采用拟合优度检验测试模型的准确度.研究结果表明,自理能力和健康状况有着密切的关系,是老年人剩余寿命的重要指征;在生化指标难以得到时,构建的模型可以通过观察老年人的自理能力有效地预测其寿命分布.这为人群健康管理所倡导的关注老年人自理能力提供了科学依据,并对人寿保险公司根据老年人自理能力来确定寿险的费率提供了重要参考.     

基于比例加速退化建模的单台机载设备剩余寿命自适应预测

针对现有机载设备剩余寿命(remaining useful lifetime, RUL)预测方法在新研单一样本条件下, 无法应用于加速退化试验场景的问题, 本文基于比例关系模型提出了一种加速退化场景下适用于单个试验样本的自适应RUL预测方法。首先, 依据加速退化环境下Wiener过程存在的漂移/扩散系数比例关系, 构建考虑设备个体差异与测量误差的非线性随机退化模型; 其次, 针对加速退化试验存在单一受试样本的情况, 提出了基于期望最大和卡尔曼滤波联合算法的参数自适应估计方法; 然后, 基于卡尔曼滤波原理在线更新目标设备的退化状态, 并推导出设备剩余寿命的概率密度函数; 最后, 通过对单台行波管加速退化实测数据进行分析, 验证了方法的正确性和优势。     

基于Copula函数的齿轮箱剩余寿命预测方法

齿轮箱是风力发电机组的关键部件，对风力发电机的整体寿命有直接影响.针对齿轮箱的剩余寿命，提出了一种多退化量下的剩余寿命预测方法.首先，在分析齿轮箱寿命的影响因素基础上，选取齿轮箱的振动加速度和噪声作为退化量；其次，采用基于核估计和随机滤波理论的方法分别对齿轮箱的振动加速度和噪声进行建模，从而获得齿轮箱的剩余寿命概率密度函数，进而得到其边缘分布函数；再利用Copula函数表示齿轮箱的振动加速度和噪声之间的随机相关性，求得齿轮箱剩余寿命的联合分布函数，从而得到齿轮箱剩余寿命的联合概率密度函数，得到齿轮箱剩余寿命预测值；最后，提出基于赤池信息准则模型评价的Copula函数选择方法.通过齿轮箱的试验验证了该方法的有效性.     

基于比例关系加速退化建模的设备剩余寿命在线预测

针对传统基于加速退化建模的剩余寿命在线预测方法需在特定共轭分布条件下才能实现漂移系数和扩散系数同步更新的问题,提出一种基于比例关系加速退化建模的设备剩余寿命在线预测方法.首先,在传统Wiener退化模型中引入扩散系数与漂移系数的比例关系,从建模角度保证了扩散系数与漂移系数同步更新的可能性.其次,提出一种基于两步极大似然...     

隐含非线性退化设备的剩余寿命在线预测方法

随机退化设备在实际运行中会产生非线性、隐含性等问题,对其剩余寿命预测会产生不确定性影响。现有剩余寿命预测方法尚未系统研究隐含非线性退化建模及相应的剩余寿命分布。因此,采用Wiener过程,建立了隐含双重非线性退化模型;利用设备现场监测数据,更新了隐含状态的后验分布;利用全概率公式,基于首次达到失效阈值的时间分布推导出设备剩余寿命分布;基于激光器实测退化数据设定仿真参数,对所提方法的正确性和合理性进行了对比验证。     

基于贝叶斯融合与仿真的系统剩余寿命预测

针对复杂设备的系统级剩余寿命预测问题,提出一种将贝叶斯理论与仿真相结合的融合预测方法.首先,采用仿真方法将单机级的多源失效信息折合到系统级,并转化为验前分布.然后,结合系统级的现场试验数据,获得多源信息的验后分布,并通过加权融合确定联合验后分布,从而预测系统的剩余寿命.最后,以某系统作为实例进行方法验证.结果 表明,所...     

冷备系统剩余寿命近似计算方法

冷备系统是提高系统可靠性的重要手段。然而,由于结构复杂,对于n中取k冷备系统剩余寿命的研究相对较少。为此,提出了一种冷备系统剩余寿命近似计算方法。首先,通过解析法、数值方法以及仿真方法获得冷备系统任意时刻的可靠度。在此基础上,进一步利用组合辛普森公式,得到冷备系统剩余寿命的点估计与区间估计近似值。算例分析部分首先研究了这种计算方式的偏差及影响近似计算精度的因素,在此基础上通过实验验证了所提近似计算方法简单高效,具有较高的准确性。通过与已有方法进行对比,进一步说明了所提方法的适用性。     

基于多源信息融合与HMM的剩余寿命预测

针对设备剩余使用寿命预测问题, 提出一种基于多源信息融合与隐马尔可夫模型的预测方法。首先, 针对发动机结构复杂、监控数据参数多等问题, 提出一种基于传感器信噪比和主成分分析(principal component analysis, PCA)降维的多源传感器数据融合方法。在此基础上, 利用样本数据训练高斯混合隐马尔可夫模型, 同时为降低模型偏差并避免过拟合风险, 提出一种“定制”策略训练方法, 训练后的模型可用于系统健康状态识别和剩余使用寿命预测。最后, 通过美国国家航空航天局公开的航空发动机仿真数据集对所提方法进行了验证, 并与几种具有代表性且预测精度较高的文献方法进行了比较分析, 验证了方法的有效性。     

基于RCNN-ABiLSTM的机械设备剩余寿命预测方法

针对机械设备的关键退化信息易淹没在非线性、多维度、长时间、大规模监测数据中的问题,提出了一种基于残差卷积神经网络和注意力双向长短时记忆网络融合(residual convolutional neural network-attentional bidirectional long short-term memory network, RCNN-ABiLSTM)的机械设备剩余寿命预测方法。首先通过训练RCNN提取监测数据的深度空间特征;然后通过引入注意力机制,优化双向长短时记忆网络提取时间相关特征的权重参数,加强关键退化信息对剩余寿命预测的表达;最后通过航空发动机数据集验证了方法的有效性。分析结果表明,对于运行条件复杂和故障模式多变的多维监测数据,所提方法能够准确寻找退化时间点,有效提高长时间运行设备的剩余寿命预测准确度。     

一种基于新的条件信息量的属性约简算法

为了获得决策系统中更好的相对约简,讨论了属性约简与条件信息量的关系,提出了新的条件信息量,由此定义新的属性重要性。统一了一致决策表和不一致决策表属性约简方法,以新的属性重要性为启发信息,给出了计算新的条件信息量的高效算法。理论分析和实验结果表明,与现有的基于条件信息量的约简算法相比,该算法时间复杂度较低,同时约简后的属性数目更少。     

二元相关退化系统可靠性分析及剩余寿命预测

退化相关性和个体差异对二元退化系统可靠性有直接影响,针对该问题,在退化过程模型基础上,建立了相应的系统可靠度和剩余寿命预测模型。首先同时考虑个体退化过程和相关性差异,采用随机参数的Gamma过程和Copula函数建立系统二元相关退化模型,为提高模型适用性,随机参数采用非共轭先验分布假设。在此基础上,分析随机参数对系统可靠度影响,提出基于贝叶斯理论的剩余寿命预测方法。利用马尔可夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)方法对模型未知参数进行估计。案例分析结果说明了在此类系统可靠性估计时考虑个体差异的必要性,也验证了该剩余寿命预测方法的精确性。     

二元相关退化系统可靠性分析及剩余寿命预测

退化相关性和个体差异对二元退化系统可靠性有直接影响,针对该问题,在退化过程模型基础上,建立了相应的系统可靠度和剩余寿命预测模型。首先同时考虑个体退化过程和相关性差异,采用随机参数的Gamma过程和Copula函数建立系统二元相关退化模型,为提高模型适用性,随机参数采用非共轭先验分布假设。在此基础上,分析随机参数对系统可靠度影响,提出基于贝叶斯理论的剩余寿命预测方法。利用马尔可夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)方法对模型未知参数进行估计。案例分析结果说明了在此类系统可靠性估计时考虑个体差异的必要性,也验证了该剩余寿命预测方法的精确性。     

失效信息已知时r/n(G)表决系统的剩余寿命预测

剩余寿命预测在可靠性工程中十分重要。而r/n(G)表决系统由于结构复杂, 对于其剩余寿命研究相对较少。本文假定部件寿命服从指数-威布尔分布, 在部件失效信息已知的情况下, 推导得到了表决系统剩余寿命期望的解析式, 也分别给出了失效信息未知和部件寿命服从威布尔分布这两种特殊情况下的解析式。仿真实验证明了所提方法的准确性和有效性, 也表明忽略部件失效信息对系统的剩余寿命进行预测, 所得结果偏差很大。     

企业规划与信息系统规划目标统一建模

目标统一性是企业规划和信息系统规划关系研究的核心内容之一。通过规划活动目标的一致性，企业可以整合有效资源，节约成本，实现高效运营。论文研究了面向目标的建模技术和思想，利用企业知识开发建模思路给出了目标统一的规划框架模型，并且在实现途径、方法等方面提供了解决方案。     

基于条件粗糙熵的粗集不确定性度量

基于知识的条件粗糙熵理论,提出了集合的条件粗糙熵(简称条件熵)概念,用来刻画和度量集合的不确定性(粗糙性)。给出集合条件熵的性质和相关定理:在近似空间中,等价划分越细,集合的条件熵就越小,粗糙性也就越小;不同的决策集合并后粗糙性会降低.讨论了集合的条件熵在目标信息系统中的理论意义,集合的条件熵刻画了目标信息系统的局部(某个决策集)的不确定性。